MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2964052961 · doi:10.1007/s00027-019-0653-0

Photo-reactivity of dissolved organic carbon in the freshwater continuum

2019· article· en· W2964052961 sur OpenAlexaff
Balathandayuthabani Panneer Selvam, Jean‐François Lapierre, Ana Soares, David Bastviken, Jan Karlsson, Martin Berggren

Notice bibliographique

RevueAquatic Sciences · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMarine and coastal ecosystems
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesKungliga Fysiografiska Sällskapet i LundVetenskapsrådetHelge Ax:son Johnsons StiftelseLunds UniversitetSvenska Forskningsrådet Formas
Mots-clésDissolved organic carbonEnvironmental chemistryEnvironmental scienceMineralization (soil science)Total organic carbonColored dissolved organic matterChemistryEcologyHydrology (agriculture)Soil scienceGeologyPhytoplanktonBiologyNutrientSoil water

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The patterns in dissolved organic carbon (DOC) photo-mineralization along the freshwater continuum from land to sea are poorly known. Specifically, it has not been resolved how the photo-degradation of DOC into CO 2 (PD) depends on the combination of intrinsic properties of DOC and extrinsic variables that affect the photo-reactions. We measured PD per unit of absorbed ultraviolet light energy (PD-E w ) in headwater streams, lakes, intermediate rivers and river mouths in Sweden. Surprisingly, no trend of decreasing PD-E w was found with decreases in colored DOC. However, there was a relationship between PD-E w and pH, best described by a quadratic (U-shaped) curve, indicating environmental control of photo-reactivity. Interestingly, the highest values for both of these variables were recorded for river mouths. Moreover, PD-E w increased with proxy variables for the amount of autochthonous DOC in the water. Thus, changes in pH and autochthonous DOC input along the continuum may sustain high DOC photo-mineralization throughout continental aquatic networks.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,239
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,204
Écart entre enseignants0,191 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations24
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAquatic SciencesMême sujetMarine and coastal ecosystemsTravaux en français237 207